-
公开(公告)号：CN110931263A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911149119.4
申请日：2019-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种超级电容器电极结构及增强方法，属于新能源技术领域。电容器电极材料（2）和电容器增强层（1），在电容器增强层（1）与电容器电极材料（2）之间通过压电效应形成PN结。增强方法包括以下步骤：S1：给电容器增强层（1）和电容器电极材料（2）施加电压，恒电流充电，使用时再进行放电处理；S2：充放电的同时，对电容器增强层（1）和电容器电极材料（2）施加应力，使其变形。
-
公开(公告)号：CN104979214B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201510238123.3
申请日：2015-05-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L21/336 , H01L21/266 , H01L29/06
Abstract: 本发明提供了一种超结结构的制备方法，属于半导体工艺制造技术领域。包括以下步骤：1)在衬底上制备第一N型外延层；2)采用多次高能离子注入工艺，在第一N型外延层需要制作P型柱的区域注入P型杂质，形成第一注入区；3)在第一N型外延层和第一注入区上形成第二N型外延层；4)采用多次高能离子注入工艺，在第二N型外延层需要制作P型柱的区域注入P型杂质，形成第二注入区；5)重复步骤3)、4)的“外延‑多次高能离子注入”过程，直到满足超结结构的耐压要求。本发明采用多次不同能量和剂量的高能离子注入实现了P、N条的注入，得到了P、N条宽较小的超结结构，克服了传统外延注入因高温退火推结导致的P条横扩严重。
-
公开(公告)号：CN104503816B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201410841253.1
申请日：2014-12-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 一种硬件语言VHDL到MSVL的自动转换系统，其能够将VHDL语言程序文件转换成MSVL语言程序文件，所述转换系统包括，文件分析模块、词法分析模块、语法分析模块、信息存储模块、翻译模块、翻译结果字符串连接模块。VHDL程序转换为MSVL程序后，模型构造与性质描述使用同一种语言，使得验证在同一逻辑框架下进行，方便地实现对VHDL语言程序间接的模型检测。在转换的过程中，通过制定不同语法结构的转换规则，并通过一些额外的辅助手段将VHDL程序转换为了语义等价的MSVL程序，这样就可以通过对等价的MSVL程序进行仿真、建模和验证，来确保源VHDL程序的正确性。
-
公开(公告)号：CN104779303A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510080466.1
申请日：2015-02-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01L29/861 , H01L29/06 , H01L21/329
CPC classification number: H01L29/861 , H01L29/0696 , H01L29/6609
Abstract: 本发明提出了一种垂直型恒流二极管及其制造方法，属于半导体技术领域。本发明垂直型恒流二极管包括依次连接的元胞结构和终端结构，所述元胞结构由多个结构相同并依次连接的元胞组成，所述终端结构由截止环和多个依次连接的场限环组成。本发明恒流二极管采用与外延层掺杂类型相反的P型掺杂半导体材料作为衬底，P型轻掺杂衬底会向N型轻掺杂外延层注入空穴，使得恒流二极管为空穴电流和电子电流两种载流子电流，增大了器件的电流密度；且不同掺杂类型的衬底会辅助沟道的耗尽，加快JFET区沟道的夹断，使夹断电压在4V以下。
-
公开(公告)号：CN101594352B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN200910023169.8
申请日：2009-07-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于新颖发现和窗函数的分类融合入侵检测方法，主要解决现有支持向量机分类方法检测率低，复杂度高的问题。其实现步骤为：(1)采集主机网络行为数据集，处理数据集得到特征向量；(2)选择非入侵行为的正常数据集作为训练样本集，训练生成第一分类器；(3)重新采集数据集，计算决策函数f并将它转换成概率估计形式；(4)用PARZEN窗函数方法训练第二分类器；(5)对步骤3中的数据集进行概率密度分布估计，并根据贝叶斯决策设定概率密度阈值；(6)将第一分类器与第二分类器的输出结果进行加权融合：(7)根据加权融合的结果y(x)对网络行为采取预警或重复步骤(3)。本发明具有检测率高、虚警率低的优点，适用于网络入侵检测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101588358A
公开(公告)日：2009-11-25
申请号：CN200910023184.2
申请日：2009-07-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种主机入侵检测方法，主要解决现有技术误检率高和适应性差的问题。其检测步骤为：(1)采集主机特权进程的资源使用情况和系统调用序列；(2)将采集到的资源使用情况转化为信号数据，将采集到的系统调用序列转化为抗原数据；(3)对上述信号数据和抗原数据进行训练，得到信号数据检测规则和抗原信号的检测规则；(4)利用信号数据检测规则对信号数据进行检测，确定危险区域；(5)在危险区域内，检测抗原数据，如果抗原数据检测结果异常，则认为主机中存在入侵进程，从而暂停异常进程，并将异常情况记录到日志文件中。本发明具有误检率低和适应性强的优点，可用于在网络环境中对主机的监控。
-
公开(公告)号：CN114565946B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210090161.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/12 , G06V40/40 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/30 , G06T7/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制轻量级网络的指纹活体检测方法，包括：获取指纹原图像的指纹前景图像；分割指纹前景图像，得到若干第一指纹子图像；基于最大闭合面积和局部补丁面积的关系，从所有第一指纹子图像中选取第二指纹子图像；根据所有第二指纹子图像扩充数据集；将扩充后的数据集输入至二分类网络结构中，以得到训练后的二分类网络结构；将分块后的指纹待检测图像输入至训练后的二分类网络结构得到若干局部指纹的欺骗分数，将融合后的欺骗分数与第二阈值进行比较，若大于则为伪造指纹，若小于则为活性指纹。本发明提出了一种轻量级网络，整体网络参数仅有0.83M，运行速度快且方便部署。
-
公开(公告)号：CN114565946A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210090161.9
申请日：2022-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/12 , G06V40/40 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T5/30 , G06T7/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制轻量级网络的指纹活体检测方法，包括：获取指纹原图像的指纹前景图像；分割指纹前景图像，得到若干第一指纹子图像；基于最大闭合面积和局部补丁面积的关系，从所有第一指纹子图像中选取第二指纹子图像；根据所有第二指纹子图像扩充数据集；将扩充后的数据集输入至二分类网络结构中，以得到训练后的二分类网络结构；将分块后的指纹待检测图像输入至训练后的二分类网络结构得到若干局部指纹的欺骗分数，将融合后的欺骗分数与第二阈值进行比较，若大于则为伪造指纹，若小于则为活性指纹。本发明提出了一种轻量级网络，整体网络参数仅有0.83M，运行速度快且方便部署。
-
公开(公告)号：CN110335153B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910635156.X
申请日：2019-07-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种基于遗传算法的区块链交易输入选择方法，涉及区块链技术领域，其包括输入集合UTXOs以及目标值target；遍历UTXOs，计算当前余额total；根据total大小、UTXOs中各个UTXO的金额大小以及target大小来判断如何输出，当total>target并且在UTXOs中不存在比target大的UTXO时，将UTXOs中的数从大到小依次相加，直到总和sum>＝target，停止相加，记录相加因子的个数num，将相加因子的组合组合作为初始种群的一个个体，再随机生成剩下M‑1个个体(M为种群大小)，形成初始种群；利用遗传算法,查找最好的交易输入选择结果result。通过该方法得到的UTXO组合的金额总和更接近目标输出金额，而且交易输入的个数最少，能够获得最佳交易输入选择结果，大大提高了金额较小的UTXO的流通性。
-
公开(公告)号：CN112083950A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010958716.8
申请日：2020-09-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F8/71
Abstract: 本发明公开了一种基于分支限界法的区块链共识节点待打包数据选取方法，包括以下步骤：S1、从P2P网络接收每个待打包数据，得到待打包数据的体积最大值、尘埃阈值和其对应的输出；S2、将未纳入区块且验证合法的待打包数据存储进待打包数据池；S3、从待打包数据池获取N个待打包数据，并计算单位激励值；S4、对N个待打包数据降序排列；S5、将排序后的待打包数据分为3个集合；S6、求解最大激励值；S7、将最大激励值对应的待打包数据打包进区块，实现区块链共识节点选取待打包数据；本发明解决了现有在采用PoW共识机制的区块链应用中，基于优先级来选择待打包数据打包进入区块，获得的结果不是全局最优解的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.032 seconds)
